POD 趋势感知 Agent：缓存热点模式 + 三图合成 + 热点去重/风格去重 + review 兜底

- 缓存热点批量流程（有采集缓存不触发 Google）
- 简报不足直接从采集缓存生成（轻量补齐）
- 三图合成（模特/印花/底图）+ 底图压缩 <2MB
- 热点去重→风格去重自动切换 + 不适合类目 review 兜底
- 透明背景（background=transparent）+ 提示词清洗（敏感词/背景描述）
- 任务前 basemap 校验 + 模板国家校验 + 模特任务级分配

graph/seeds/base.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+"""种子词策略基类（可插拔核心）。
+
+新增一个种子词策略只需：① 继承 SeedStrategy 实现 resolve()；② 在 __init__.py
+的 SEED_STRATEGIES 注册表里登记。config 的 ``seed_provider`` 选择用哪个。
+"""
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+
+class SeedStrategy:
+    #: 注册名（与 config.seed_provider 对应）
+    name: str = "base"
+
+    def resolve(
+        self,
+        country: str,
+        cc: Dict[str, Any],
+        context: Dict[str, Any],
+        llm_backend: Optional[Any] = None,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """产出种子词。
+
+        返回至少包含：
+          - "style_seeds":    [str]  风格/美学向种子
+          - "related_seeds":  [str]  行业/主体向种子（行业交叉验证）
+          - "dynamic":        bool   是否经过 LLM 动态生成
+        可选附带 "llm_style_seeds" / "llm_related_seeds" 便于观测。
+
+        cc 为合并后的国家配置（含 yaml 静态种子）；context 为 seed_node 收集的
+        trending/历史/月份节日上下文；llm_backend 为 LLM 后端实例（可能 None）。
+        """
+        raise NotImplementedError